feat: 재고 분석 페이지 - 재고 변화 추이 그래프 추가
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thug0bin
parent
c9f89cb9b0
commit
2ca35cdc82
172
backend/app.py
172
backend/app.py
@ -10028,6 +10028,178 @@ def api_search_drugs():
|
||||
return jsonify({'success': False, 'error': str(e)}), 500
|
||||
|
||||
|
||||
@app.route('/api/stock-analytics/forecast')
|
||||
def api_stock_forecast():
|
||||
"""
|
||||
재고 소진 예측 API
|
||||
GET /api/stock-analytics/forecast?drug_code=A123456789
|
||||
|
||||
계산 로직:
|
||||
1. 최근 30일 출고량 조회 (IM_date_total에서 credit 합계)
|
||||
2. 평균 일일 출고량 = 총 출고량 / 실제 데이터 일수
|
||||
3. 예상 소진일 = 현재재고 / 평균출고량
|
||||
4. 소진 예상일 = 오늘 + 예상소진일
|
||||
5. 발주 권장일 = 소진예상일 - 3일 (리드타임)
|
||||
6. confidence: 데이터 많으면 high, 적으면 low
|
||||
7. trend: 최근 7일 vs 이전 23일 비교 → increasing/stable/decreasing
|
||||
"""
|
||||
conn = None
|
||||
try:
|
||||
drug_code = request.args.get('drug_code', '').strip()
|
||||
|
||||
if not drug_code:
|
||||
return jsonify({'success': False, 'error': '약품코드가 필요합니다'}), 400
|
||||
|
||||
# pyodbc 직접 연결 (기존 daily-trend API와 동일 방식)
|
||||
import pyodbc
|
||||
conn_str = (
|
||||
'DRIVER={ODBC Driver 17 for SQL Server};'
|
||||
'SERVER=192.168.0.4\\PM2014;'
|
||||
'DATABASE=PM_DRUG;'
|
||||
'UID=sa;'
|
||||
'PWD=tmddls214!%(;'
|
||||
'TrustServerCertificate=yes'
|
||||
)
|
||||
conn = pyodbc.connect(conn_str, timeout=10)
|
||||
cursor = conn.cursor()
|
||||
|
||||
# 1. 약품 정보 및 현재 재고 조회
|
||||
cursor.execute("""
|
||||
SELECT
|
||||
G.GoodsName as product_name,
|
||||
ISNULL(IT.IM_QT_sale_debit, 0) as current_stock
|
||||
FROM CD_GOODS G
|
||||
LEFT JOIN IM_total IT ON G.DrugCode = IT.DrugCode
|
||||
WHERE G.DrugCode = ?
|
||||
""", (drug_code,))
|
||||
|
||||
info_row = cursor.fetchone()
|
||||
|
||||
if not info_row:
|
||||
conn.close()
|
||||
return jsonify({'success': False, 'error': '해당 약품을 찾을 수 없습니다'}), 404
|
||||
|
||||
product_name = info_row.product_name or ''
|
||||
current_stock = int(info_row.current_stock or 0)
|
||||
|
||||
# 2. 최근 30일 출고 데이터 조회
|
||||
today = datetime.now(KST).date()
|
||||
thirty_days_ago = today - timedelta(days=30)
|
||||
|
||||
cursor.execute("""
|
||||
SELECT
|
||||
IM_DT_appl as date,
|
||||
ISNULL(IM_QT_sale_credit, 0) as outbound_qty
|
||||
FROM IM_date_total
|
||||
WHERE DrugCode = ?
|
||||
AND IM_DT_appl >= ?
|
||||
AND IM_DT_appl <= ?
|
||||
ORDER BY IM_DT_appl
|
||||
""", (drug_code, thirty_days_ago.strftime('%Y%m%d'), today.strftime('%Y%m%d')))
|
||||
|
||||
rows = cursor.fetchall()
|
||||
conn.close()
|
||||
|
||||
# 3. 데이터 처리
|
||||
if not rows:
|
||||
# 출고 데이터 없음
|
||||
return jsonify({
|
||||
'success': True,
|
||||
'drug_code': drug_code,
|
||||
'product_name': product_name,
|
||||
'current_stock': current_stock,
|
||||
'avg_daily_outbound': 0,
|
||||
'days_until_empty': None,
|
||||
'estimated_empty_date': None,
|
||||
'recommended_order_date': None,
|
||||
'confidence': 'none',
|
||||
'trend': 'unknown',
|
||||
'message': '최근 30일 출고 데이터가 없습니다'
|
||||
})
|
||||
|
||||
# 일별 출고량 집계
|
||||
daily_outbound = {}
|
||||
for row in rows:
|
||||
date_str = str(row.date)
|
||||
daily_outbound[date_str] = int(row.outbound_qty or 0)
|
||||
|
||||
# 총 출고량 및 평균 계산
|
||||
total_outbound = sum(daily_outbound.values())
|
||||
data_days = len(daily_outbound)
|
||||
avg_daily_outbound = total_outbound / data_days if data_days > 0 else 0
|
||||
|
||||
# 4. 예상 소진일 계산
|
||||
if avg_daily_outbound > 0:
|
||||
days_until_empty = int(current_stock / avg_daily_outbound)
|
||||
estimated_empty_date = today + timedelta(days=days_until_empty)
|
||||
# 발주 권장일 (소진 3일 전, 리드타임 고려)
|
||||
recommended_order_date = estimated_empty_date - timedelta(days=3)
|
||||
if recommended_order_date < today:
|
||||
recommended_order_date = today # 이미 지난 경우 오늘로
|
||||
else:
|
||||
days_until_empty = None
|
||||
estimated_empty_date = None
|
||||
recommended_order_date = None
|
||||
|
||||
# 5. 신뢰도 계산 (데이터 일수 기준)
|
||||
if data_days >= 20:
|
||||
confidence = 'high'
|
||||
elif data_days >= 10:
|
||||
confidence = 'medium'
|
||||
else:
|
||||
confidence = 'low'
|
||||
|
||||
# 6. 추세 분석 (최근 7일 vs 이전 23일)
|
||||
recent_7_days = []
|
||||
earlier_days = []
|
||||
|
||||
sorted_dates = sorted(daily_outbound.keys(), reverse=True)
|
||||
for i, date_key in enumerate(sorted_dates):
|
||||
if i < 7:
|
||||
recent_7_days.append(daily_outbound[date_key])
|
||||
else:
|
||||
earlier_days.append(daily_outbound[date_key])
|
||||
|
||||
if len(recent_7_days) >= 3 and len(earlier_days) >= 5:
|
||||
recent_avg = sum(recent_7_days) / len(recent_7_days)
|
||||
earlier_avg = sum(earlier_days) / len(earlier_days)
|
||||
|
||||
if earlier_avg > 0:
|
||||
change_ratio = (recent_avg - earlier_avg) / earlier_avg
|
||||
if change_ratio > 0.15: # 15% 이상 증가
|
||||
trend = 'increasing'
|
||||
elif change_ratio < -0.15: # 15% 이상 감소
|
||||
trend = 'decreasing'
|
||||
else:
|
||||
trend = 'stable'
|
||||
else:
|
||||
trend = 'stable' if recent_avg == 0 else 'increasing'
|
||||
else:
|
||||
trend = 'unknown'
|
||||
|
||||
return jsonify({
|
||||
'success': True,
|
||||
'drug_code': drug_code,
|
||||
'product_name': product_name,
|
||||
'current_stock': current_stock,
|
||||
'avg_daily_outbound': round(avg_daily_outbound, 2),
|
||||
'days_until_empty': days_until_empty,
|
||||
'estimated_empty_date': estimated_empty_date.strftime('%Y-%m-%d') if estimated_empty_date else None,
|
||||
'recommended_order_date': recommended_order_date.strftime('%Y-%m-%d') if recommended_order_date else None,
|
||||
'confidence': confidence,
|
||||
'trend': trend,
|
||||
'data_days': data_days
|
||||
})
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
if conn:
|
||||
conn.close()
|
||||
logging.error(f"stock-forecast API 오류: {e}")
|
||||
import traceback
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
return jsonify({'success': False, 'error': str(e)}), 500
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
import os
|
||||
|
||||
|
||||
@ -430,6 +430,138 @@
|
||||
.toast.success { border-color: var(--accent-emerald); }
|
||||
.toast.error { border-color: var(--accent-rose); }
|
||||
|
||||
/* ══════════════════ 예측 카드 ══════════════════ */
|
||||
.forecast-card {
|
||||
background: var(--bg-card);
|
||||
border-radius: 14px;
|
||||
padding: 20px;
|
||||
border: 1px solid var(--border);
|
||||
height: 100%;
|
||||
}
|
||||
.forecast-header {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 8px;
|
||||
margin-bottom: 16px;
|
||||
padding-bottom: 12px;
|
||||
border-bottom: 1px solid var(--border);
|
||||
}
|
||||
.forecast-title {
|
||||
font-size: 15px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
}
|
||||
.forecast-row {
|
||||
display: flex;
|
||||
justify-content: space-between;
|
||||
align-items: center;
|
||||
padding: 8px 0;
|
||||
}
|
||||
.forecast-label {
|
||||
font-size: 13px;
|
||||
color: var(--text-secondary);
|
||||
}
|
||||
.forecast-value {
|
||||
font-family: 'JetBrains Mono', monospace;
|
||||
font-size: 14px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
}
|
||||
.forecast-divider {
|
||||
border: none;
|
||||
border-top: 1px dashed var(--border);
|
||||
margin: 12px 0;
|
||||
}
|
||||
.forecast-highlight {
|
||||
background: linear-gradient(135deg, rgba(168, 85, 247, 0.15), rgba(124, 58, 237, 0.1));
|
||||
border-radius: 10px;
|
||||
padding: 14px;
|
||||
margin: 12px 0;
|
||||
}
|
||||
.forecast-highlight-row {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 8px;
|
||||
margin-bottom: 6px;
|
||||
}
|
||||
.forecast-highlight-row:last-child {
|
||||
margin-bottom: 0;
|
||||
}
|
||||
.forecast-highlight-icon {
|
||||
font-size: 16px;
|
||||
}
|
||||
.forecast-highlight-label {
|
||||
font-size: 12px;
|
||||
color: var(--text-secondary);
|
||||
flex: 1;
|
||||
}
|
||||
.forecast-highlight-value {
|
||||
font-family: 'JetBrains Mono', monospace;
|
||||
font-size: 14px;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
color: var(--accent-purple);
|
||||
}
|
||||
.forecast-highlight-sub {
|
||||
font-size: 11px;
|
||||
color: var(--text-muted);
|
||||
margin-left: 4px;
|
||||
font-weight: 400;
|
||||
}
|
||||
.forecast-meta {
|
||||
display: flex;
|
||||
justify-content: space-between;
|
||||
padding-top: 12px;
|
||||
border-top: 1px solid var(--border);
|
||||
}
|
||||
.forecast-tag {
|
||||
display: inline-flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
gap: 4px;
|
||||
padding: 4px 10px;
|
||||
border-radius: 12px;
|
||||
font-size: 11px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
}
|
||||
.forecast-tag.trend-increasing {
|
||||
background: rgba(239, 68, 68, 0.15);
|
||||
color: #f87171;
|
||||
}
|
||||
.forecast-tag.trend-stable {
|
||||
background: rgba(16, 185, 129, 0.15);
|
||||
color: #34d399;
|
||||
}
|
||||
.forecast-tag.trend-decreasing {
|
||||
background: rgba(59, 130, 246, 0.15);
|
||||
color: #60a5fa;
|
||||
}
|
||||
.forecast-tag.trend-unknown {
|
||||
background: rgba(100, 116, 139, 0.15);
|
||||
color: #94a3b8;
|
||||
}
|
||||
.forecast-tag.confidence-high {
|
||||
background: rgba(16, 185, 129, 0.15);
|
||||
color: #34d399;
|
||||
}
|
||||
.forecast-tag.confidence-medium {
|
||||
background: rgba(245, 158, 11, 0.15);
|
||||
color: #fbbf24;
|
||||
}
|
||||
.forecast-tag.confidence-low {
|
||||
background: rgba(239, 68, 68, 0.15);
|
||||
color: #f87171;
|
||||
}
|
||||
.forecast-tag.confidence-none {
|
||||
background: rgba(100, 116, 139, 0.15);
|
||||
color: #94a3b8;
|
||||
}
|
||||
.forecast-empty {
|
||||
text-align: center;
|
||||
padding: 40px 20px;
|
||||
color: var(--text-muted);
|
||||
}
|
||||
.forecast-empty-icon {
|
||||
font-size: 36px;
|
||||
margin-bottom: 12px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* ══════════════════ 반응형 ══════════════════ */
|
||||
@media (max-width: 1200px) {
|
||||
.chart-grid { grid-template-columns: 1fr; }
|
||||
@ -553,6 +685,16 @@
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- 재고 소진 예측 카드 -->
|
||||
<div class="chart-card">
|
||||
<div id="forecastContainer">
|
||||
<div class="forecast-empty">
|
||||
<div class="forecast-empty-icon">🔮</div>
|
||||
<div>약품을 선택하면 소진 예측을 표시합니다</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- TOP 10 테이블 -->
|
||||
@ -676,6 +818,8 @@
|
||||
|
||||
// 재고 변화 차트 로드
|
||||
loadStockLevel();
|
||||
// 재고 소진 예측 로드
|
||||
loadForecast();
|
||||
// 일별 추이도 해당 약품으로 갱신
|
||||
loadDailyTrend();
|
||||
}
|
||||
@ -692,6 +836,13 @@
|
||||
<div>약품을 검색하여 선택하세요</div>
|
||||
</div>`;
|
||||
|
||||
// 예측 카드 초기화
|
||||
document.getElementById('forecastContainer').innerHTML = `
|
||||
<div class="forecast-empty">
|
||||
<div class="forecast-empty-icon">🔮</div>
|
||||
<div>약품을 선택하면 소진 예측을 표시합니다</div>
|
||||
</div>`;
|
||||
|
||||
if (stockLevelChart) {
|
||||
stockLevelChart.destroy();
|
||||
stockLevelChart = null;
|
||||
@ -783,6 +934,126 @@
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ══════════════════ 재고 소진 예측 ══════════════════
|
||||
async function loadForecast() {
|
||||
if (!selectedDrugCode) return;
|
||||
|
||||
const container = document.getElementById('forecastContainer');
|
||||
container.innerHTML = `
|
||||
<div class="forecast-empty">
|
||||
<div class="loading-spinner"></div>
|
||||
<div>예측 데이터 로딩 중...</div>
|
||||
</div>`;
|
||||
|
||||
try {
|
||||
const response = await fetch(`/api/stock-analytics/forecast?drug_code=${selectedDrugCode}`);
|
||||
const data = await response.json();
|
||||
|
||||
if (data.success) {
|
||||
renderForecastCard(data);
|
||||
} else {
|
||||
container.innerHTML = `
|
||||
<div class="forecast-empty">
|
||||
<div class="forecast-empty-icon">⚠️</div>
|
||||
<div>${data.error || '예측 데이터를 불러올 수 없습니다'}</div>
|
||||
</div>`;
|
||||
}
|
||||
} catch (err) {
|
||||
console.error('예측 로드 실패:', err);
|
||||
container.innerHTML = `
|
||||
<div class="forecast-empty">
|
||||
<div class="forecast-empty-icon">❌</div>
|
||||
<div>예측 로드 실패</div>
|
||||
</div>`;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
function renderForecastCard(data) {
|
||||
const container = document.getElementById('forecastContainer');
|
||||
|
||||
// 추세 표시
|
||||
const trendMap = {
|
||||
'increasing': { label: '증가 추세', icon: '📈', class: 'trend-increasing' },
|
||||
'stable': { label: '안정적', icon: '➡️', class: 'trend-stable' },
|
||||
'decreasing': { label: '감소 추세', icon: '📉', class: 'trend-decreasing' },
|
||||
'unknown': { label: '분석 불가', icon: '❓', class: 'trend-unknown' }
|
||||
};
|
||||
const trend = trendMap[data.trend] || trendMap['unknown'];
|
||||
|
||||
// 신뢰도 표시
|
||||
const confidenceMap = {
|
||||
'high': { label: '높음', icon: '✅', class: 'confidence-high' },
|
||||
'medium': { label: '보통', icon: '⚠️', class: 'confidence-medium' },
|
||||
'low': { label: '낮음', icon: '❗', class: 'confidence-low' },
|
||||
'none': { label: '없음', icon: '❌', class: 'confidence-none' }
|
||||
};
|
||||
const confidence = confidenceMap[data.confidence] || confidenceMap['none'];
|
||||
|
||||
// 데이터 없는 경우
|
||||
if (data.confidence === 'none' || !data.days_until_empty) {
|
||||
container.innerHTML = `
|
||||
<div class="forecast-card">
|
||||
<div class="forecast-header">
|
||||
<span>🔮</span>
|
||||
<span class="forecast-title">재고 소진 예측</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="forecast-row">
|
||||
<span class="forecast-label">현재 재고</span>
|
||||
<span class="forecast-value" style="color: var(--accent-emerald);">${data.current_stock.toLocaleString()}개</span>
|
||||
</div>
|
||||
<hr class="forecast-divider">
|
||||
<div class="forecast-empty" style="padding: 20px;">
|
||||
<div class="forecast-empty-icon">📊</div>
|
||||
<div>${data.message || '출고 데이터가 없어 예측할 수 없습니다'}</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>`;
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 소진 예상일까지 남은 일수 색상
|
||||
let daysColor = 'var(--accent-emerald)';
|
||||
if (data.days_until_empty <= 7) {
|
||||
daysColor = 'var(--accent-rose)';
|
||||
} else if (data.days_until_empty <= 14) {
|
||||
daysColor = 'var(--accent-amber)';
|
||||
}
|
||||
|
||||
container.innerHTML = `
|
||||
<div class="forecast-card">
|
||||
<div class="forecast-header">
|
||||
<span>🔮</span>
|
||||
<span class="forecast-title">재고 소진 예측</span>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="forecast-row">
|
||||
<span class="forecast-label">현재 재고</span>
|
||||
<span class="forecast-value" style="color: var(--accent-emerald);">${data.current_stock.toLocaleString()}개</span>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="forecast-row">
|
||||
<span class="forecast-label">평균 일일 출고</span>
|
||||
<span class="forecast-value" style="color: var(--accent-blue);">${data.avg_daily_outbound}개</span>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="forecast-highlight">
|
||||
<div class="forecast-highlight-row">
|
||||
<span class="forecast-highlight-icon">🗓️</span>
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||||
<span class="forecast-highlight-label">예상 소진일</span>
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<span class="forecast-highlight-value">${data.estimated_empty_date}<span class="forecast-highlight-sub">(${data.days_until_empty}일 후)</span></span>
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</div>
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<div class="forecast-highlight-row">
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<span class="forecast-highlight-icon">🛒</span>
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<span class="forecast-highlight-label">발주 권장일</span>
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<span class="forecast-highlight-value" style="color: ${daysColor};">${data.recommended_order_date}</span>
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</div>
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</div>
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<div class="forecast-meta">
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<span class="forecast-tag ${trend.class}">${trend.icon} ${trend.label}</span>
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<span class="forecast-tag ${confidence.class}">${confidence.icon} 신뢰도: ${confidence.label}</span>
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</div>
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</div>`;
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}
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// ══════════════════ 차트 렌더링 ══════════════════
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function renderDailyTrendChart(items) {
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const ctx = document.getElementById('dailyTrendChart').getContext('2d');
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